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2018年，更多的人將熟悉云應用，專業(yè)化和利基工作將得到發(fā)展，就像在所有其他行業(yè)里一樣，從而帶來額外的研究選擇和更多的業(yè)內(nèi)競爭。擁有零售、區(qū)域性增長等專長的數(shù)據(jù)科學家將逐漸成為常態(tài)。

混合云

雖然云提供了便利的大數(shù)據(jù)存儲和處理解決方案，但愿意把 所有 數(shù)據(jù)都放到云端的企業(yè)少之又少。2018年，混合云的使用應該會大幅增長，因為混合云兼具二者的優(yōu)點，本地數(shù)據(jù)管理可以與云的便利性結合起來。

其他部門也將使用云

通常來說，IT部門是其他部門使用云的 中間人 。然而，云技術的使用已經(jīng)變得非常簡單?，F(xiàn)在，銷售和營銷、人力資源等其他部門也能直接使用云。隨著更多的人可以訪問敏感信息，安全將成為一個重要問題。

2018年的數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析將包含可視化模型

2017年，對2800名商業(yè)智能專家的一項調(diào)查預測，數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)將成為一股重要趨勢。數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的范疇已經(jīng)擴大，不僅包括對數(shù)據(jù)分析和關系的理解，還包括呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的方式，以挖掘更深層次的商業(yè)洞見。其結果就是，作為一種把數(shù)據(jù)變成可用洞見的方法，可視化模型越來越受歡迎。日益改善和演變的可視化模型已經(jīng)成為從大數(shù)據(jù)中獲取洞見的必要組成部分。

人腦能高效地處理視覺圖像。在這個過程中，大腦使用了潛意識，讓決策者可以通過迅速掃描圖像來處理信息?？梢暬瘓D表利用了大腦的圖像識別能力，出色的可視化模型將成為處理龐大數(shù)據(jù)集的更好選擇，也是2018年重要的大數(shù)據(jù)趨勢之一。

預測分析

很多企業(yè)利用 歷史上的 大數(shù)據(jù)分析來預測未來的行為。然而，在進行此類預測時，對當前最新數(shù)據(jù)的分析更有價值。俗話說， 過去的成績不能保證以后的成功 ，這也適用于商業(yè)智能領域。預測分析為用戶提供了一個優(yōu)勢，能夠實時 了解客戶 ，具有不可思議的創(chuàng)收潛力。（規(guī)范性分析還處于初期階段，今后幾年內(nèi)可能還不會成為一股強勁的趨勢。）

2018年的物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)將繼續(xù)擴張。如何利用來自物聯(lián)網(wǎng)設備的信息，則完全是另一個問題。

改善零售

2018年，消費者和企業(yè)主將受益于越來越多的傳感器和來自各種消費類設備的數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)能收集信息，使企業(yè)可以更有效地把產(chǎn)品推銷給潛在客戶。懂技術的公司已經(jīng)開始投資基于傳感器的數(shù)據(jù)分析，這將使他們可以追蹤其商店內(nèi)人流量最大的區(qū)域。

重塑醫(yī)療

現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)被用來制定醫(yī)療方案，但或許也將重塑人們就醫(yī)和支付醫(yī)療費用的方式。新的可穿戴技術能追蹤用戶的健康狀況，使醫(yī)院和診所得以改善醫(yī)療質量。聯(lián)網(wǎng)設備可以提醒患者服藥、鍛煉和注意血壓的劇烈變化。

改變網(wǎng)絡安全挑戰(zhàn)

新的網(wǎng)絡安全挑戰(zhàn)將在2018年成為一個棘手的問題?？梢灶A見，心懷叵測的黑客將想方設法入侵物聯(lián)網(wǎng)。2016年10月，黑客利用物聯(lián)網(wǎng)發(fā)動攻擊，使網(wǎng)絡大面積癱瘓。

隨著物聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)擴張，全球網(wǎng)絡基礎設施的薄弱環(huán)節(jié)也將繼續(xù)增多。人工智能和機器學習提供了解決之道，它們將變得越來越普及。由于設備彼此之間的聯(lián)系更加緊密，安全專家必須學會利用人工智能和機器學習程序。

2018年的機器學習

機器學習是計算機的訓練過程，現(xiàn)在被企業(yè)用于各種各樣的商業(yè)行為，比如實時廣告、模式識別、欺詐識別和醫(yī)療。但在2018年，機器學習將變得更聰明、更快速、更有效。

Advertisement公司的商務拓展總監(jiān)羅納德 范龍（Ronald Van Loon）說：

機器學習技術正在迅速發(fā)展，你的數(shù)字業(yè)務需要轉向自動化。機器學習算法從大量的結構化數(shù)據(jù)和文本、圖像、視頻、語音、肢體語言、面部表情等非結構化數(shù)據(jù)中學習，可用于從醫(yī)療系統(tǒng)、電子游戲到自動駕駛汽車的所有領域，擁有無限廣闊的應用前景，為機器打開了一個新的維度。

教育

近期已經(jīng)出現(xiàn)了利用機器學習來改善教學的事例。例如，加利福尼亞州立大學要求教職員工尋找和使用免費或低成本的教學材料。為了簡化這一過程（用免費或低成本的教學材料取代以前的課程材料非常耗時），Intellus Learning提供了一個解決方案：把4500多萬個在線資源編入索引，并教會（利用機器學習技術）程序/算法作出推薦。老師可以把免費或低成本的材料上傳至課程材料管理系統(tǒng)，供學生使用。

醫(yī)療

識別不同疾病，并做出正確診斷，這是機器學習研究的一個目標。醫(yī)療行業(yè)一直在開發(fā)能識別和診斷疾病的計算機和算法。在德克薩斯大學奧斯汀分校，研究人員發(fā)明了把多個腫瘤生長模型結合起來的全自動方法。機器學習算法能自動識別大腦腫瘤。機器學習已經(jīng)被用于各種醫(yī)療行為，包括：

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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